Самарский "робот" создает цифровую модель всей России
Разработанный несколько лет назад самарскими учеными электронный сервис "Робот-картограф", создающий с помощью искусственного интеллекта и геоданных цифровые модели и профили территорий и объектов, в этом году благодаря совместной работе консорциума, созданного центром компетенций НТИ на базе МИИГАиК, значительно расширил свой картографический охват. Теперь в сферу рабочих интересов "Робот-картографа" входит не только Самарская область, но и все остальные регионы нашей страны. Совместный проект ученых Самарского университета им. Королева и компании "Самара-Информспутник" перешел границы полностью оцифрованного родного региона, и "Робот-картограф" теперь обрабатывает данные из всех российских городов с населением свыше 100 тысяч человек. По словам разработчиков сервиса, в планах на 2024 год - начать работу по всем малым городам и населенным пунктам, насчитывающим от 10 тыс. до 100 тысяч жителей.
По данным авторов проекта, внедрение сервиса уже приносит немалую экономическую пользу: благодаря "Роботу-картографу", внедренному в состав Комплексной системы дистанционного мониторинга Самарской области, в регионе с 2022 года и по настоящее время найдено и начислено дополнительно уже более 110 млн рублей в качестве налоговых поступлений и штрафов за выявленные "роботом" земельные нарушения. Об этом в ходе презентации результатов деятельности Центра компетенций НТИ рассказал Андрей Чернов, один из главных разработчиков сервиса, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета им. Королева: "Совместно с МИИГАиК мы выполняем сейчас большой объем работ, объединенных в несколько проектов. Основная наша идея - включить цифровые карты и данные дистанционного зондирования Земли не просто в контур задач мониторинга, а в контур задач управления конкретной территорией. Многие разработчики пытаются это сделать, но реализовать на системном уровне пока почти никому не удается. Наша система позволяет автоматизировать контрольно-надзорную деятельность органов власти, автоматически обнаруживая возможные нарушения, связанные с различными объектами - зданиями, земельными участками, например. Нейронные сети и алгоритмы искусственного интеллекта совмещают и сравнивают данные дистанционного зондирования Земли с данными из разных баз данных, выделяя при этом те, что не сходятся, после чего самостоятельно делают выводы. Так, например, в Самарской области с помощью нашего сервиса с 2022 года и по настоящее время было выявлено около 35 тысяч объектов индивидуального жилищного строительства, которые не были поставлены на кадастровый учет. Благодаря их постановке на учет планируемый прирост налогов уже составил более 80 млн рублей, и это на учет успели поставить еще не все выявленные объекты, то есть в будущем эта сумма еще увеличится. Кроме того, были выявлены земельные участки, облагаемые по ошибочной налоговой ставке, экономический эффект после исправления ставки составил еще порядка 30 млн рублей".
По словам Андрея Чернова, в сферу деятельности самарского "Робота-картографа" уже входят все российские города с населением более 100 тысяч человек. Постоянно ведется обновление и углубление созданных цифровых моделей и профилей территорий и объектов в этих городах. В следующем году планируется начать работать по малым городам и поселкам с населением свыше 10 тысяч человек. Так постепенно удастся создать цифровые модели практически всех населенных пунктов страны. Самарская область, к примеру, оцифрована уже полностью.
Созданные в Самаре в содружестве с организациями консорциума в сфере геоданных и геоинформационных технологий разработки могут использоваться также для автоматизированного и даже автоматического обновления цифровых карт. Нейросети быстро обнаруживают на адресных планах городов пропущенные здания, объекты с неверными адресами или двойные объекты с одним и тем же адресом, расположенные в разных местах. Комплексная система дистанционного мониторинга, используя данные со спутников или БПЛА, может автоматически выявлять различные лесоизменения (в том числе, незаконные вырубки), неиспользуемые земли сельхозназначения, выход свалок и карьеров за разрешенные границы. Причем предполагается не только выявлять нарушения, но и предписывать меры наказания ответственным лицам и организациям (если их можно определить) согласно нормам законодательства, внесенным в систему.
Еще один важный вариант применения таких технологий - создание цифровых двойников городов, поселков, районов для прогнозирования их будущего развития. Загрузив необходимые данные, можно будет спрогнозировать, например, как повлияет на развитие Самары создание международного межвузовского кампуса, который будет построен в районе стадиона "Солидарность Самара Арена".
"Когда есть база геоданных, построены модели на ее основе по различным типам и, главное, есть индикаторы, которые определяют успешность той или иной территории, тогда, соответственно, мы можем проигрывать на этих моделях различные варианты развития территории. Например, что будет, если в таком-то месте что-то построить - торговый центр или целый микрорайон. Что у нас будет с ценами на недвижимость, с транспортной доступностью, как изменится состав населения, хватит ли существующих школ, детсадов и так далее. Таким образом, мы можем с помощью технологий немного заглянуть в будущее", - отметил Андрей Чернов.
